Google DeepMindは長期的な疾病管理をサポートするためにArticulate Medical Intelligence Explorer（AMIE）の機能を診断以外にも拡張した。このシステムは現在、臨床医が複数回の患者の受診にわたって病気の進行を監視し、治療を調整し、臨床ガイドラインの遵守を支援するように設計されている。
AMIEのアップデート版フレームワークは2つのエージェントモデルを導入している：
- ダイアログエージェントは患者とのやり取りをやり取りを管理し、臨床情報を収集し、外来診察間での一貫したコミュニケーションを保証する。
- 管理推論（Mx）エージェントは、臨床データ、ガイドライン、患者の病歴を処理して、構造化された治療計画とモニタリング計画を作成する。
出典：Googleブログ
このシステムはDeepMindのGemini AIモデルを利用しており、その長文コンテキスト処理能力を活用して複数の診察結果を分析し、新しい臨床データを統合し、英国の国立保健医療研究所（NICE）やBMJベストプラクティスなどの確立されたガイドラインに沿ったリコメンデーションを提供する。
Wellhubの技術プログラムディレクター Giancarlo Nicola Zaccaria氏はこのアプローチの広範な可能性を強調し、こう述べた：
2つのエージェントアーキテクチャは、医療やその他の分野におけるさまざまな課題に取り組むためのエキサイティングな可能性を開きます。これら印象的な結果を達成したことは素晴らしい！
AMIEの有効性を評価するために、研究者たちは100件の複数外来ケースシナリオにわたって、AIのパフォーマンスを20人のかかりつけ医（PCP）と比較する無作為・盲目仮想客観的臨床能力試験（OSCE）を実施した。管理計画の出所を知らされていない専門医は、治療精度の統計的に有意な改善とともに、AMIEの計画をPCPのものと同等以上と評価した。AIは適切な検査の選択と不要な検査の回避に強みを示し、より効率的な患者管理に貢献している。
出典：Googleブログ
さらにDeepMindは国民医薬品集から得られた600の多肢選択問題を含むベンチマーク・データセット、RxQAを導入した。AMIEは医薬品の適応症、禁忌症、投与量、安全性などの分野で良好な結果を示した。
AI駆動ヘルスケアソリューションに取り組んでいるShan Rizvi氏は、AMIEの応用の可能性について次のようにコメントした：
これはすごい！私は医師の燃え尽き症候群を減らし、健康最適化のために医師と患者のコラボレーションを促進する、AIアシスタント、エージェント、オペレーターを活用したプライベートケア提供モデルを設計しています。これを統合できたら素晴らしいです。
この研究は管理された環境で行われ、電子カルテとの統合、患者の行動の変動性、医療システムの違いなどの現実世界の課題は考慮されていない。今後の研究では臨床現場でのAMIEの有効性と、医師の意思決定への潜在的な影響の評価に焦点が当てられるだろう。
AMIEの最新イテレーションは時系列の構造化管理にフォーカスしたAI駆動臨床的推論の進歩を表している。医療実践における実用性と信頼性を判断するために、実環境でのさらなる検証が必要となるだろう。